DBI-DeLP: a framework for defeasible argumentation over databases

Nowadays Argumentation Systems in general, and DeLP in particular, build arguments based on the context of a single and xed logical program. This leads to a practical limitation regarding the volume of data in which the argumentation is supported, because integration of constantly updated external data only can be made by the "hard-coding" of facts (i.e., the explicit codi cation of facts in the program), which is inne cient for massive data. This paper introduces Database Integration for Defeasible Logic Programming (DBI-DeLP), a framework that integrates Defeasible Argumentation with Databases that may be updated by other external applications, allowing the execution of argumentation processes based on masive external sources of data.Presentado en el XII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

DBI-DeLP: a framework for defeasible argumentation over databases

Nowadays Argumentation Systems in general, and DeLP in particular, build arguments based on the context of a single and xed logical program. This leads to a practical limitation regarding the volume of data in which the argumentation is supported, because integration of constantly updated external data only can be made by the "hard-coding" of facts (i.e., the explicit codi cation of facts in the program), which is inne cient for massive data. This paper introduces Database Integration for Defeasible Logic Programming (DBI-DeLP), a framework that integrates Defeasible Argumentation with Databases that may be updated by other external applications, allowing the execution of argumentation processes based on masive external sources of data.Presentado en el XII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Recommender system based on argumentation by analogy

Argumentation has contributed to the formalization of a reasoning model, similar to the human reasoning. In general, argumentation can be associated with the interaction of reasons in favour and against certain conclusions, so as to determine what conclusions are acceptable. A way of arguing in which the way in which the arguments are constructed, is Defeasible Logic Programming (DeLP); this is a formalism that combines logic programming and defeasible argumentation. This work focuses on the strengthening of the reasoning process, identifying partial connections or determinations between knowledge pieces. Through these relations, it is possible to increase the justi cations and foundations that support a particular recommendation, by an analogy process.XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Defeasible argumentation over relational databases

Defeasible argumentation has been applied successfully in several real-world domains in which it is necessary to handle incomplete and contradictory information. In recent years, there have been interesting attempts to carry out argumentation processes supported by massive repositories developing argumentative reasoning applications. One of such efforts builds arguments by retrieving information from relational databases using the DBI-DeLP framework; this article presents eDBI-DeLP, which extends the original DBI-DeLP framework by providing two novel aspects which refine the interaction between DeLP programs and relational databases. First, we expand the expressiveness of dbi-delp programs by providing ways of controlling how the information in databases is recovered; this is done by introducing filters that enable an improved fine-grained control on the argumentation processes which become useful in applications, providing the semantics and the implementation of such filters. Second, we introduce an argument comparison criterion which can be adjusted at the level of literals to model particular features such as credibility and topic expertise, among others. These new tools can be particularly useful in environments such as medical diagnosis expert systems, decision support systems, or recommender systems based on argumentation, where datasets are often provided in the form of relational databases.Fil: Deagustini, Cristhian Ariel David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional de Entre Rios. Facultad de Ciencias Económicas; ArgentinaFil: Fulladoza Dalibón, Santiago Emanuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional de Entre Rios. Facultad de Ciencias Económicas; ArgentinaFil: Gottifredi, Sebastián. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Falappa, Marcelo Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional de Entre Rios. Facultad de Ciencias Económicas; ArgentinaFil: Chesñevar, Carlos Iván. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Simari, Guillermo Ricardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentin

Guidelines for the Analysis and Design of Argumentation-Based Recommendation Systems

Recommender systems study the characteristics of its users and applying different kinds of processing to the available data, find a subset of items that may be of interest to a given user in a specific situation. Argumentation-based tools offer the possibility of analyzing complex and dynamic domains by generating and analyzing arguments for and against recommending a specific item based on the users' preferences. This approach allows us to analyze the qualitative and quantitative characteristics of the recommended items, and to provide explanations to increase transparency. In this article, we develop a set of software engineering guidelines for the analysis and design of recommender systems leveraging this approach.Fil: Leiva, Mario Alejandro. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; ArgentinaFil: Budan, Maximiliano Celmo David. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Santiago del Estero. Facultad de Ciencias Exactas y Tecnologías. Departamento de Matemática; ArgentinaFil: Simari, Gerardo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Instituto de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación; Argentin

DBI-DeLP: a framework for defeasible argumentation over databases

Nowadays Argumentation Systems in general, and DeLP in particular, build arguments based on the context of a single and xed logical program. This leads to a practical limitation regarding the volume of data in which the argumentation is supported, because integration of constantly updated external data only can be made by the "hard-coding" of facts (i.e., the explicit codi cation of facts in the program), which is inne cient for massive data. This paper introduces Database Integration for Defeasible Logic Programming (DBI-DeLP), a framework that integrates Defeasible Argumentation with Databases that may be updated by other external applications, allowing the execution of argumentation processes based on masive external sources of data.Presentado en el XII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Recommender system based on argumentation by analogy

Argumentation has contributed to the formalization of a reasoning model, similar to the human reasoning. In general, argumentation can be associated with the interaction of reasons in favour and against certain conclusions, so as to determine what conclusions are acceptable. A way of arguing in which the way in which the arguments are constructed, is Defeasible Logic Programming (DeLP); this is a formalism that combines logic programming and defeasible argumentation. This work focuses on the strengthening of the reasoning process, identifying partial connections or determinations between knowledge pieces. Through these relations, it is possible to increase the justi cations and foundations that support a particular recommendation, by an analogy process.XV Workshop de Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI

Implementación de herramientas computacionales para el manejo de preferencias en servicios de razonamiento rebatible

Como un mecanismo práctico para formalizar el razonamiento de sentido común, los sistemas argumentativos han mostrado su potencial para aplicaciones en diversas áreas. En este sentido, el rol del criterio de preferencia en estos sistemas, el cual es utilizado para comparar argumentos en conflicto, es central para el proceso de respuesta a las consultas del usuario. Si el criterio utilizado no es adecuado al dominio representado, esto puede llevar a que las respuestas del sistema fallen al caer en la mayoría de los casos en un estado de indecisión. En este contexto, el objetivo general de este trabajo es avanzar en la implementación de diferentes herramientas computacionales para el manejo de múltiples criterios de preferencia, de manera tal que sea posible manipularlos de forma dinámica. Como resultado se buscará comprobar empíricamente la correctitud, computabilidad y eficiencia de dichas implementaciones.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Implementación de herramientas computacionales para el manejo de preferencias en servicios de razonamiento rebatible

Como un mecanismo práctico para formalizar el razonamiento de sentido común, los sistemas argumentativos han mostrado su potencial para aplicaciones en diversas áreas. En este sentido, el rol del criterio de preferencia en estos sistemas, el cual es utilizado para comparar argumentos en conflicto, es central para el proceso de respuesta a las consultas del usuario. Si el criterio utilizado no es adecuado al dominio representado, esto puede llevar a que las respuestas del sistema fallen al caer en la mayoría de los casos en un estado de indecisión. En este contexto, el objetivo general de este trabajo es avanzar en la implementación de diferentes herramientas computacionales para el manejo de múltiples criterios de preferencia, de manera tal que sea posible manipularlos de forma dinámica. Como resultado se buscará comprobar empíricamente la correctitud, computabilidad y eficiencia de dichas implementaciones.Eje: Agentes y Sistemas Inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic